馬斯克擬成立美國黨!第三勢力「棒打兩黨」存6難題:80%中間選民在哪裡?能翻盤嗎?
馬斯克擬成立美國黨!第三勢力「棒打兩黨」存6難題:80%中間選民在哪裡?能翻盤嗎?

美國總統川普與重要金主馬斯克6月決裂後,馬斯克昨天宣布要成立新政黨美國黨,並宣稱將代表80%中間選民。美媒分析,該黨將面臨兩黨制傳統、目標席次和競選策略等6項重大挑戰。

挑戰1:選舉制度與投票規定

美國「華盛頓郵報」(The Washington Post)分析指出,美國總統大選實施「勝者全拿」(winner-take-all)制,對第三勢力並不友善。

在喬治城大學(Georgetown University)教授政治史和政治學方法論的諾埃爾(Hans Noel)表示,美國缺乏可讓多黨制或第三勢力成功運作的制度條件。

他說道:「你必須徹底獲勝才能有所斬獲。所以不像其他民主國家,你可以從小黨起步,先取得20%或30%選票,然後取得一些國會席次,並逐步擴大。」

此外,若馬斯克(Elon Musk)希望在美國各州推出聯邦職位候選人,甚至是第三勢力總統候選人,他的新政黨「美國黨」(America Party)必須遵守各州不同的參選資格規範。

挑戰2:歷史阻礙

美國兩黨制之外的政黨雖然存在已久,但這些政黨在全國的吸引力相當有限。

不是共和黨或民主黨的總統候選人贏得選舉人票,上一次可追溯到1968年,當時美國獨立黨(American Independent Party)候選人華勒斯(George Wallace)贏得南方5州的選舉人票。

億萬富豪裴洛(Ross Perot)於1992年曾以獨立參選人身分角逐總統,贏得近1/5普選票,但未拿下任何1州,沒有贏得選舉人票,導致最後由柯林頓(Bill Clinton)勝選。

綠黨2000年提名的總統候選人納德(Ralph Nader)獲得2.7%普選票,其中在佛羅里達州有9萬多票,讓兩大黨候選人在佛州的票數相當接近,美國最高法院介入佛州計票爭議後,共和黨候選人小布希(George W. Bush)才贏得大選。

挑戰3:競選策略與目標席次

馬斯克昨天於社群媒體X平台發文稱,他計劃鎖定2026年的期中選舉。

英國「衛報」(The Guardian)報導,馬斯克於貼文中表示,執行目標的一個方法是集中力量於2到3個聯邦參議院席次,以及8到10個聯邦眾議院選區。

貼文還寫道:「考量到(兩大黨)在國會的薄弱優勢,這足以成為爭議法案的決定性票數,並確保它們符合人民的真實意願。」

馬斯克並未明確說明,他可能鎖定了哪些席次。

杜克大學(Duke University)桑福德公共政策學院(Sanford School of Public Policy)教授麥科考(Mac McCorkle)認為,「美國黨」候選人不會在選舉中勝出。

麥科考指出,但他們可能扮演「攪局者」或「干擾者」,破壞共和黨競選布局,並在北卡羅來納州等戰場州獲得能改變局面的足夠選票。

他還提到,馬斯克的提名人可能影響期中選舉結果,屆時支持「讓美國再次偉大」(MAGA)的選民可能減少。

挑戰4:潛在支持者的內部分歧

馬斯克昨天似乎在X平台對一名網友提出的黨綱建議表示贊同,內容包括減少國債、利用人工智慧和機器人技術實現軍隊現代化、支持言論自由、支持科技發展及提高生育率,並於其他政策領域維持「中間派」立場。

諾埃爾則認為,馬斯克所追求的「80%中間選民」未必具有可籌組政黨的足夠凝聚力。

他表示: 「民眾對現有政黨感到失望、不滿,也對這些政黨懷有感情…他究竟想要吸引哪些人?…所謂的80%根本沒有明確定義。」

挑戰5:爭取政治盟友

馬斯克退出聯邦政府運作,並跟川普與共和黨國會議員爆發衝突後,他於共和黨內的影響力似乎正減弱。

諾埃爾指出,儘管馬斯克財力雄厚,但新政黨需要一批格外忠誠投入的支持者,就算創黨初期選戰失利,他們也要努力不懈繼續奮戰,「這可不是花錢就能買到的」。

挑戰6:馬斯克的性格

馬斯克以打破常規、為團隊設定崇高目標而廣為人知。因此,諾埃爾和麥科考質疑,馬斯克是否能接受候選人歷經取得選舉資格的繁瑣程序,最終卻落選的挫敗。

麥科考指出:「我不確定他有那樣的耐心」。而且可能會有許多人毛遂自薦,希望獲得馬斯克的青睞與資助,目前也不確定他將如何篩出人選。

今年稍早,馬斯克已親眼見證金錢在政治領域並非萬能。他的團隊投入超過2000萬美元,資助保守派候選人角逐威斯康辛州最高法院法官,結果則是自由派法官勝選。

麥科考表示,他無法想像馬斯克會「用餘生去嘗試籌組一個新政黨」。

麥科考還說:「我認為這一切就是源於他與川普的恩怨,以及他試圖抹滅川普的政治遺產。」

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本文授權轉載自:中央社

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

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此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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